什麼是 lamda?
什麼是 lamda? lamda 是乙個用於發現問題、積累知識的改進環路。dr. allen c. ward發現美國工程師在嘗試使用plan-do-check-act環時，常常是一種不恰當的使用模式：在plan的投資方式不正確，而do和act的重點也不明確。這反映出兩個問題：（１）在ｐｄｃａ環中，對於ｐ和ｃ這兩個階段，人們需要很更多的指導；（２）對於do和act，人們也常常感覺迷惑。如下圖所示：
為了解決這兩個問題，他發明了這個lamda環。lamda通過明確的步驟來解決第乙個問題，並消除了第二個問題，如下圖所示：
look: 「go and see」
「look」這個環節的目的是：確保我們得到解決某個問題最真實的資訊。我們既需要報告中那些明確的資訊（經過加工處理過的結果資訊），也需要現場第一手知識（真實的過程資訊）。我們經常只看明確的結果資訊，而沒有花時間親自去看看到底發生了什麼。甚至，我們公司的風氣可能並不鼓勵我們到生產車間，或親自動手試一試。然而，當我們得到的都是二手資訊時，我們已經失去了找到更有價值的內在原因的機會。
ask: ask 「why?」 and 「who?」
我們自己獲取事實真象之後，需要來回答兩個問題：
這種事情為什麼會發生？
誰可能了解有用的資訊?
我們可以利用像根因分析、魚骨圖或5個why這樣的工具來幫助我們回答「為什麼」這個問題。
當回答「誰？」這個問題時，我們需要研究：誰以前看到過這個問題？誰以前解決過這個問題？誰是解決這個問題的專家？
model: 開發模型使知識視覺化
在建模環節中，我們要從 look和 ask這兩個環節得到的資訊中總結並抽取知識，使之視覺化。**、結構圖、白板、圖表等都可以做為視覺化的方式。這些模型有助於我們更深入的討論。因為當參與討論的人尋求問題的解決方案時，這些模型有助於確保所有參與討論的人對問題理解的一致性。
discuss:
我們與哪些人討論我們的模型呢？
應用某解決方案後，工作可能會受到影響的人。
在「問」那一環節我們識別出來的遇到過該問題的專家。
可以對進一步行動做出決定的人。
當我們經過這麼多輪的討論後，我們就對該問題和相應的解決方案達成了共識。當得出結論後，我們會推薦一系列將要採取的行動，並放在一起制訂乙個實施計畫。之後，就是我們做出決定的時刻啦。
act:
一旦計畫完成，就開始按計畫實施。
look again:
檢查結果，並與我們的期望對比。之後，我們可能會開始我們新一輪的lamda 環解決新的問題或做進一步的改進。
現實中的lamda: 會有小閉環
在現實世界中，lamda環很少按這個固定順序進行。比如，我們在建模環節時發現一些有趣的內容後，可能會讓我們回過頭再到現場去看看。我們與某個人討論我們的模型時，他可能會建議以另一種方式問「為什麼」。因此我們可能在「建模」和「討論」之間迴圈幾次。而每次討論都會澄清我們的模型。每次的小閉環都會加深我們對問題的理解，直到我們有足夠的資訊來決定下一步該怎麼做。
與我們自己將模型盡善盡美相比，最好還是盡早拿著我們的粗略模型去找人討論。這些討論會不斷提煉問題模型，並開發潛在的解決方案。再做進一步的討論提煉這些模型，直到我們找到相對穩定的候選方案。
清晰路線的使決策者就可以深度理解問題並對候選方案滿意。一旦決策者滿意後，這個lamda環就可以從look-ask-model-discuss到act了。對於乙個緊急且較小的問題，乙個小時之內可能就會走過乙個完整的lamda環，而對於複雜問題可能需要幾周的時間，同時，它可能需要多個小的lamda環來找到某些具體問題的答案。
現實中的lamda：巢狀的lamda環
乙個較大的問題需要很多小的ldmda環來解決。比如，我們可能需要做些試驗來驗證我們對某個根因的假設是否成立，或對某個方案做個模擬來驗證它的可行性。
比如對於「怎樣進行產品組合會滿足我們2023年的成長目標？」這樣乙個大的lamda環來說，我們可能需要很多小的環來回答。例如，我們如何讓客戶在早期設計階段就參與進來？什麼樣的技術進步將導致未來的效能提公升？
現在，你如何應用lamda環來解決你的問題呢？你到現場看什麼？你會問誰？你打算怎麼問「為什麼」？你會建立什麼樣的模型？你會和誰討論你建立的模型？
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